图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
图像的二值化有利于图像的进一步处理,使图像变得简单,而且数据量减小,能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
在将图像二值化之前需要将其先灰度化,示例代码:
import cv2.cv as cv
image = cv.LoadImage('mao.jpg')
new = cv.CreateImage(cv.GetSize(image), image.depth, 1)
for i in range(image.height):
for j in range(image.width):
new[i,j] = max(image[i,j][0], image[i,j][1], image[i,j][2])
cv.Threshold(new, new, 10, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV)
cv.ShowImage('a_window', new)
cv.WaitKey(0)
cv.Threshold(src, dst, threshold, maxValue, thresholdType)
函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。
该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。
src:原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数)。
dst:输出数组,必须与 src 的类型一致,或者为 8-bit。
threshold:阈值
maxValue:使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。
threshold_type:阈值类型
threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst(x,y)=0;
threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.
threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:
如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = max_value; 否则dst(x,y) = src(x,y).
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
如果src(x,y)>threshold,dst(x,y) = src(x,y) ; 否则 dst(x,y) = 0.
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0 ; 否则dst(x,y) = src(x,y).